如果要问数据分析哪个行业的需求最大，估计所有人都会说是零售行业。但是该如何分析零售行业的数据业务场景，就需要一些技巧和方法了，下面总结一些我在零售电商行业的经验！

首先我们要了解零售行业的业务逻辑，电商的本质其实还是零售，二者的本质业务模式其实就是客户-渠道-商品

我们通过在各种渠道上吸引客户来购买我们的商品来实现盈利的目的，其中这三点也就构成了零售业务当中最关键地三环——人、货、场

这三个字能化解零售行业遇到的绝大多数的问题，例如：怎么能去提高销售额？

影响销售额的因素非常多，在我们运营的每个环节都可能影响到销售额，不是一个简单的几点因素就可以判断。它需要一个立体化的思维才能找到影响销售额的因素

因此，指标体系地建立就显得十分必要了，下面先给大家介绍一套指标体系：

人的因素

这里的人其实指的是客户与员工，很多时候我们都过度关注了客户的指标，但是很少会去关注员工的指标，其实线下零售的员工相当程度上担任了运营与销售的角色，所以其实是很值得关注的。

（1）员工的指标

一个员工想要实现最终的盈利，大致的过程是：服务-销售-管理。员工用服务行为促进客户进行交易，我们再通过管理行为去促进员工提供更好的服务行为。

值得关注的指标：

平均接待时长：反映员工工作投入的指标
平均成交时长：反映员工工作产出的指标，通常用两次成交的间隔时间表示；
投诉率：投诉人数/总人数，通过客户对员工的服务能力进行评判；
考核绩点：很多零售企业都喜欢时不时搞点销售知识大考核、产品考核，目的是为了从理论层次检测员工的能力；
成交率：成交次数/接待次数，计算门店的成交率需要用成交次数/门店流量
完单率：我们成交之后需要跟踪订单，在一定周期内完成付款并未退货的订单数/成交数，根据实际情况使用周完单率、月完单率等；完单率与成交率相比，我们更应该关注完单率，因为实际上员工的成交率是很容易造假的；
销售额：直接反映员工销售情况的数据，根据实际情况还可以延伸出日均销售额、月均销售额、销售率等；
定编率：实际人数/编制人数，比例高于100%说明超编，可能存在冗余；低于100%说明人效太低；
离职率：离职人数/一定周期内的员工数，反映员工流失的情况，比如月离职率、年离职率；
工资占比：员工总工资/销售额，只能纵向对比、不能横向对比，可以反映店员人数配制的合理情况与否；

（2）客户的指标

货的因素

一件商品从生产出来到卖给消费者，在零售这部分需要经历三个过程：采购-销售-售后

（1）采购

（2）销售

（3）售后

（1）效率指标：

（2）竞争状态：

（3）促销指标：

（4）渠道拓展分析

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